XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对齐
用于评估文本到图像生成中对齐的度量
合成图像产生的进展使评估其质量至关重要。虽然已经提出了几种大会来评估图像的渲染，但对于基于提示的文本形象（T2I）模型至关重要，这些模型基于提示，以考虑其他范围，例如生成的图像与提示的重要内容相匹配。此外，尽管生成的图像通常是由随机起点引起的，但通常不考虑该图像的影响。在本文中，我们提出了一个基于提示模板的新指标，以研究提示中规定的内容与相应生成的图像之间的对齐。它使我们能够更好地以指定对象的类型，它们的数字和颜色来表征对齐方式。我们对最近的几个T2I模型进行了一项研究。我们通过方法获得的另一个有趣的结果是，图像质量可能会大大变化，这取决于用作图像种子的噪声。我们还量化了提示中概念数量的影响，它们的顺序以及其（颜色）属性的影响。最后，我们的方法使我们能够识别出比其他种子比其他种子更好的种子，从而开辟了有关该研究不足的主题的新研究方向。
NHS威尔士净零建筑物标准对齐
1.1气候变化是对公共卫生的威胁，但是医疗保健部门也会促进该问题。2019年威尔士政府宣布气候紧急情况，随后发起了“所有人的繁荣：低碳威尔士”报告，该报告阐明了到2030年公共部门的雄心勃勃，并特别强调了减少医疗保健排放的需要。威尔士政府发表了“ NHS威尔士碳足迹2018/19”报告（2020）计算NHS威尔士（NHSW）的碳足迹约为1Mtco2e；该值已被设置为向前移动的减排目标的基线。
AI对齐与AI道德待遇：十个挑战（...
abtract：在道德上可接受的AI发展过程应避免两种危险：创建对人类构成威胁并虐待AI系统的非对齐的AI系统，并以自己的权利为由。本文认为这两种危险相互作用，如果我们创建值得道德考虑的AI系统，同时避免这两种危险将极具挑战性。尽管我们的论点是直接的，并且得到了广泛的自称道德判断的支持，但它对人工智能发展具有深远的道德意义。尽管避免对齐和道德待遇之间的紧张关系的最明显方法是避免创建值得道德考虑的AI系统，但此选项可能是不现实的，也许是短暂的。因此，我们通过为减轻与一致性相关的虐待风险的其他方法提供了一些建议。
大脑信号可以揭示与人类语言的内部对齐吗？
大脑信号（例如脑电图（EEG））和人类语言已被广泛探讨了许多下游任务，但是，它们之间的联系并未得到很好的探索。在这项研究中，我们探讨了脑电图和语言之间的关系和依赖性。要在表示水平上研究，我们引入了MTAM，MTAM是一个最终的transformer a strignment m odel，以观察两种方式之间的协调表示。我们使用各种关系对齐的寻求对准技术，例如规范相关性分析和浪费stein距离，作为转化特征的损失函数。在下游应用程序，情感分析和关系检测上，我们在两个数据集中获得了新的最新结果，即Zuco和K-Emocon。我们的方法在K-Emocon上的F1得分提高了1.7％，对Zuco数据集的F1得分提高了9.3％，以进行分析，而Zuco的FON得分为7.4％。此外，我们还提供了性能改进的插入：（1）特征分布显示了对齐模块发现和编码脑电图与语言之间关系的有效性； （2）对齐权重显示不同语言语义和脑电图频率特征的影响； （3）大脑地形图提供了大脑区域连通性的直观演示。我们的代码可在https://github.com/ jason-qiu/eeg_language_alignment上找到。
语音相关神经活动的迭代对齐发现
摘要 目的 . 脑机接口 (BCI) 有可能为患有神经系统疾病、说话肌肉无力的患者的言语能力保留或恢复。然而，成功训练低延迟语音合成和识别模型需要将神经活动与预期的语音或声学输出以高时间精度对齐。这对于无法发出可听见的言语的患者来说尤其具有挑战性，因为没有可以用于精确定位与言语同步的神经活动的基本事实。方法 . 在本研究中，我们提出了一种用于神经语音活动检测 (nVAD) 的新型迭代算法，称为迭代对齐发现动态时间规整 (IAD-DTW)，该算法将 DTW 集成到深度神经网络 (DNN) 的损失函数中。该算法旨在发现患者的皮层脑电图 (ECoG) 神经反应与他们在收集数据以训练 BCI 解码器进行语音合成和识别期间说话尝试之间的对齐方式。主要结果 .为了证明该算法的有效性，我们测试了它在预测健全且有完整言语能力的患者产生的声音信号的开始和持续时间的准确性，这些患者正在接受癫痫手术的短期诊断性 ECoG 记录。我们通过随机扰动神经活动与所有言语开始和持续时间的初始单一估计之间的时间对应关系来模拟缺乏基本事实的情况。我们检查了模型克服这些扰动以估计基本事实的能力。在这些模拟中，即使在语音和静默之间存在最大错位的情况下，IAD-DTW 的性能也没有明显下降（准确度绝对下降 < 1%）。意义。IAD-DTW 计算成本低，并且可以轻松集成到现有的基于 DNN 的 nVAD 方法中，因为它只与最终的损失计算有关。这种方法使得使用无法产生可听言语的患者（包括患有闭锁综合症的患者）的 ECoG 数据来训练语音 BCI 算法成为可能。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
MSCI气候巴黎对齐过滤索引方法
•超过了《欧盟授权法》中规定的最低技术要求。•使用范围1、2和3排放量减轻评估为高碳发射器的公司的体重•同比应用10％的“自碳化”率为10％•一致•一致•与气候相关的财务披露工作组的建议保持一致使用MSCI低碳过渡得分，以及通过排除与化石燃料相关的公司的类别•增加暴露于气候过渡机会的公司的重量，并减少暴露于气候过渡风险的公司的重量的公司的重量，•通过减少可靠的碳降低目标的公司的重量增加了降低量和低位的父母，•增加了与父母相比，并相比要降低了与父母的相比。
通过多级域对齐实现通用的睡眠分期
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。大多数现有方法依赖于一个特定的数据集，并且仅限于推广到其他看不见的数据集，这些数据集的训练数据和测试数据来自同一数据集。在本文中，我们将领域泛化引入自动睡眠分期并提出可泛化的睡眠分期任务，旨在提高模型对看不见的数据集的泛化能力。受现有领域泛化方法的启发，我们采用特征对齐的思想并提出一个名为 SleepDG 的框架来解决它。考虑到局部显着特征和序列特征对于睡眠分期都很重要，我们提出了一种结合时代级和序列级特征对齐的多级特征对齐来学习领域不变的特征表示。具体来说，我们设计了一个 Epoch 级特征对齐来对齐不同域之间每个单个睡眠时期的特征分布，并设计了一个 Sequence 级特征对齐来最小化不同域之间序列特征的差异。SleepDG 在五个公共数据集上进行了验证，实现了最先进的性能。
dese的教育愿景和对齐支持的目录
我很高兴介绍基础教育部（DESE）的第二届年度对齐支持目录。该资源与我们的教育愿景相吻合，旨在指导学校和地区提供公平的学习经验，以支持整个英联邦的学生的改善成果。在我目前的职位之前，我在DESE工作了10年，并在马萨诸塞州公立学区担任教育工作者，管理员和校长18年。在那18年中，我亲身经历了Dese的举措。DEDE为学校和地区提供了周到和创新的支持，但这些计划和项目并未始终如一地联系在一起，专注于相同的优先事项，并以及时且经过测序的方式发布。自2022年以来，作为副专员，以及许多专门的DESE领导者，并在我们的种族平等决策工具（REDT）的指导下，我们一直在使该机构的工作与我们的教育愿景和战略目标保持一致。去年，我们的战略规划过程导致了第一个年度对齐支持的目录，这使我们对这些战略目标的承诺正式。今年，我们进一步加强了DESE为地区，学校和计划提供的支持和一致性的一致性和连贯性，以促进所有学生，尤其是历史悠久服务不足的团体和社区的学生的公平机会和经验。当通往公平的路径不清楚时，它将成为可选的。我们很高兴与您分享此更新的文档，我们期待您的评论。您的反馈将为本文档的未来版本提供信息。我们的教育公平之路基于关键概念，包括专注于支持整个学生，因此他们感到联系并准备学习；支持学校让学生从事相关和有意义的成绩（或以上）工作；并继续促进多样化和有效的劳动力。在DESE的过渡性领导期间，至关重要的是，我们利用资源来改善教育机会和成果；我们的学生需要我们更快有效地一起进步。您参与了目录后，请考虑通过此表格提供反馈。真诚的，罗素·约翰斯顿（Russell D.
仿真使Skyrmion动力学与实时实验对齐
Skyrmions是表现出类似粒子的特性的纳米到微米尺寸的磁旋转，可以通过电流有效地移动。这些属性使Skyrmions成为新型数据存储或计算机的绝佳系统。但是，为了优化此类设备，通常在计算上太昂贵了，无法模拟Skyrmions的复杂内部结构。